Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore dell’infrastruttura AI, per tipo (hardware e software), per applicazione (organizzazioni governative e fornitori di servizi cloud (CSP)) e per approfondimenti regionali e previsioni dal 2026 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DELLE INFRASTRUTTURE AI

Il mercato globale delle infrastrutture AI è destinato a crescere da circa 38,92 miliardi di dollari nel 2026, per raggiungere i 146,37 miliardi di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 18,01% tra il 2026 e il 2035. Il Nord America domina con una quota del 40-45% grazie agli hyperscaler e ai laboratori di intelligenza artificiale; L'Europa e l'Asia-Pacifico detengono insieme circa il 50-55% mentre gli investimenti nei data center aumentano.

La crescita esponenziale del mercato delle infrastrutture IA può essere attribuita alla rapida adozione dell'intelligenza artificiale in varie applicazioni industriali. L'infrastruttura AI si riferisce a soluzioni hardware e software personalizzate per supportare carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale, tra cui machine learning, deep learning e reti neurali. Tutti i giganti stanno investendo ingenti somme nell'informatica e nei data center basati sull'intelligenza artificiale, con l'obiettivo principale di utilizzare in modo ottimale l'automazione e migliorare ulteriormente l'elaborazione dei dati e le capacità decisionali. Inoltre, la domanda di infrastrutture AM ad alte prestazioni è aumentata a causa dell'emergere dei big data in combinazione con l'analisi basata sull'intelligenza artificiale. La crescita dell'interesse per l'intelligenza artificiale generativa, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale sta ulteriormente aumentando la domanda di soluzioni infrastrutturali di intelligenza artificiale.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

Il mercato delle infrastrutture AI ha avuto un effetto positivo a causa della pandemia COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

Il Covid è stato un importante catalizzatore per far crescere il mercato delle infrastrutture IA. Con il lockdown in atto, gran parte delle aziende si è rivolta alla trasformazione digitale, aumentando la domanda del mercato per soluzioni di automazione basate sull'intelligenza artificiale, cloud computing e tutte le forme di soluzioni di lavoro a distanza. L'infrastruttura IA è importante per il settore sanitario. Termini come sistemi di monitoraggio dei pazienti, scoperta di farmaci e strumenti diagnostici basati sull'intelligenza artificiale richiedono enormi capacità informatiche per la ricerca sulle vaccinazioni. Inoltre, si prevede che le crescenti applicazioni dell'e-commerce, dell'apprendimento online e dei clienti virtuali, che dipendono dall'intelligenza artificiale, creeranno ulteriore domanda nel mercato per le infrastrutture IA. Oltre all'interruzione iniziale della disponibilità dell'hardware dovuta alle sfide della catena di fornitura, l'intero mercato ha registrato una sana ripresa poiché molte organizzazioni hanno iniziato ad aumentare gli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale per supportare le operazioni remote ed estendere la continuità aziendale, cosa che le condizioni pandemiche hanno approvato.

ULTIME TENDENZE

L'aumento dell'hardware ottimizzato per l'intelligenza artificiale guida la crescita del mercato dell'infrastruttura AI

Significativamente, nella crescita del mercato delle infrastrutture IA, l'enorme evoluzione e implementazione di hardware ottimizzato per l'intelligenza artificiale è stata strategicamente inserita. Le aziende stanno inventando processori personalizzati come GPU (unità di elaborazione grafica), TPU (unità di elaborazione tensore) e chip acceleratori di intelligenza artificiale per gestire in modo efficiente carichi di lavoro di intelligenza artificiale complessi. Le CPU convenzionali semplicemente non sono in grado di far fronte alle pesanti richieste computazionali dell'intelligenza artificiale, innescando così la creazione di chip specializzati nell'intelligenza artificiale che danno un salto quantico nella velocità di elaborazione risparmiando al tempo stesso il consumo energetico, che è altrettanto importante. I principali interessi tecnologici come NVIDIA, AMD e Google stanno investendo in gran parte in hardware ottimizzato per l'intelligenza artificiale destinato a supportare modelli di deep learning e aumentare le prestazioni dell'intelligenza artificiale.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti, il 72% dei laboratori di ricerca sull'intelligenza artificiale negli Stati Uniti ha aggiornato i cluster di elaborazione basati su GPU per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.

• Il rapporto sulla strategia digitale della Commissione europea indica che il 65% delle startup IA con sede nell'UE ha adottato un'infrastruttura di edge computing per l'analisi dell'IA in tempo reale.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELLE INFRASTRUTTURE AI

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato globale può essere classificato in Hardware e software

• Hardware: le specialità dell'hardware del mercato dell'infrastruttura AI sono l'informatica, i processori AI, i sistemi di rete e le soluzioni di archiviazione ad alte prestazioni. L'hardware ispirato all'intelligenza artificiale come GPU o FPGA (Field Programmable Gate Array) e ASIC (circuiti integrati specifici per l'applicazione) sono essenziali per l'addestramento e il funzionamento efficace dei modelli di intelligenza artificiale. Pertanto, questi componenti forniscono un grande impulso all'elaborazione dei dati utilizzando l'intelligenza artificiale, provocando l'emergere di analisi in tempo reale sempre più veloci e applicazioni di deep learning. Gli investimenti in data center, cloud computing e soluzioni per l'intelligenza artificiale edge sono aumentati, spinti dall'elevata domanda di hardware orientato all'intelligenza artificiale, che a sua volta consente alle aziende di scalare in modo efficiente le proprie applicazioni IA.

• Software: il software dell'infrastruttura IA comprende un'intera gamma di piattaforme, framework e strumenti destinati a facilitare la formazione, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli IA. Le librerie di apprendimento automatico (TensorFlow, PyTorch e Keras) contribuiscono insieme notevolmente allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale. Le soluzioni software basate sull'intelligenza artificiale consentono ai membri dell'organizzazione di accedere a servizi di intelligenza artificiale basati su cloud che sono flessibili ed economici. Con un numero sempre maggiore di organizzazioni che si affidano a insight basati sull'intelligenza artificiale, le soluzioni software incentrate sull'efficienza dell'intelligenza artificiale, sull'automazione del flusso di lavoro e sulla governance dell'intelligenza artificiale stanno diventando popolari. In particolare, l'adozione di piattaforme di intelligenza artificiale basate su cloud è aumentata, poiché forniscono alle aziende l'accesso all'informatica di fascia alta senza dover raccogliere ingenti esborsi di capitale.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in organizzazioni governative e fornitori di servizi cloud (CSP)

• Organizzazioni governative: le agenzie governative di tutto il mondo utilizzano infrastrutture di intelligenza artificiale per sviluppare città intelligenti, sorveglianza, sicurezza informatica e elaborazione delle politiche. L'analisi supportata dall'intelligenza artificiale consente ai governi di mantenere la sicurezza pubblica, rispondere ai disastri e migliorare l'amministrazione. L'elaborazione dei dati basata sull'intelligenza artificiale consente alle organizzazioni governative di identificare le frodi, prevedere i modelli di criminalità e migliorare la pianificazione urbana. L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche nella difesa e nella sicurezza nazionale per rafforzare la raccolta di informazioni e il rilevamento delle minacce. Man mano che i governi si impegnano nella ricerca sull'IA e nei quadri normativi, si prevede che l'adozione dell'infrastruttura dell'IA nel dominio pubblico acquisirà ulteriore slancio.

• Cloud Service Provider (CSP): i CSP operano all'avanguardia nell'infrastruttura AI, fornendo soluzioni AI as a Service (AIaaS) alle aziende di tutto il mondo. I principali CSP come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud investono in data center ottimizzati per l'intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di eseguire applicazioni AI su larga scala. Questi fornitori forniscono alle aziende modelli di intelligenza artificiale preaddestrati, piattaforme di apprendimento automatico e strumenti di intelligenza artificiale basati su cloud, eliminando al contempo la necessità di infrastrutture interne.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche di mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

La crescente adozione dell'intelligenza artificiale nelle imprese e la crescita del cloud computing basato sull'intelligenza artificiale alimentano la crescita

La maggiore energia per l'automazione, l'analisi e le soluzioni di coinvolgimento dei clienti con l'intelligenza artificiale sta spingendo le aziende a investire nell'infrastruttura AI. Le aziende di ogni nicchia, dalla finanza, all'assistenza sanitaria e al commercio al dettaglio, stanno adottando tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni, migliorare l'efficienza operativa e far avanzare il processo decisionale. Quando il cloud diventa sempre più favorito per le soluzioni di intelligenza artificiale, ciò crea una domanda per un'infrastruttura di intelligenza artificiale per supportarlo. I fornitori stanno creando data center predisposti per l'intelligenza artificiale, unità di elaborazione grafica (GPU) e strutture software per rendere l'intelligenza artificiale comune alle imprese. Si assiste a un progresso accelerato nell'infrastruttura attraverso la transizione all'implementazione dell'intelligenza artificiale nativa del cloud.

• Secondo il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE), il 70% dei centri di calcolo ad alte prestazioni sta espandendo i data center ottimizzati per l'intelligenza artificiale per supportare i carichi di lavoro di machine learning.

• L'AI Now Institute riferisce che il 68% delle aziende che investono nell'intelligenza artificiale danno priorità all'infrastruttura AI basata su cloud per la scalabilità e l'accessibilità.

Fattore restrittivo

Gli elevati investimenti iniziali frenano la crescita

L'infrastruttura AI sta effettivamente decimando i benefici per le imprese e le industrie, ma rappresenta uno degli ostacoli più importanti da affrontare: quello dei costi di implementazione. I costi di implementazione dell'infrastruttura AI possono includere il perseguimento del calcolo ad alte prestazioni (HPC), processori specifici per l'IA, come GPU e TPU, hub di dati ad alta efficienza energetica e l'acquisto del software specifico richiesto per i carichi di lavoro AI. Le piccole e medie imprese solitamente si trovano in perdita quando acquisiscono tecnologie così avanzate. Una spesa in conto capitale iniziale così elevata si rivela semplicemente proibitiva per la maggior parte di queste imprese. Inoltre, i costi a lungo termine aumentano perché l'infrastruttura AI viene mantenuta costantemente, aggiornata e ottimizzata, aggiungendo ulteriori costi operativi a lungo termine.

• Secondo l'Ocse AI Policy Observatory, il 59% dei progetti di intelligenza artificiale deve affrontare elevati costi di consumo energetico derivanti dall'implementazione di infrastrutture di intelligenza artificiale su larga scala.

• L'Energy Information Administration (EIA) degli Stati Uniti riporta che il 54% delle organizzazioni più piccole ritarda l'adozione dell'infrastruttura AI a causa degli elevati requisiti hardware e di manutenzione.

L'espansione dell'infrastruttura Edge AI stimola la crescita del mercato

Opportunità

Uno dei maggiori vantaggi che l'infrastruttura AI offrirà al mercato è la rapida crescita dell'adozione dell'Edge AI computing, che elimina la necessità di fare affidamento su una risorsa di cloud computing centralizzata e consente di eseguire l'elaborazione dell'IA molto più vicino alla sua fonte: i dati. Edge AI elimina efficacemente la latenza, aumenta la sicurezza e ottimizza l'utilizzo della larghezza di banda, rendendolo una soluzione eccellente per applicazioni che richiedono un processo decisionale quasi istantaneo come automobili autonome e monitoraggio sanitario, sorveglianza intelligente e automazione industriale. Con il crescente numero di dispositivi IoT, la domanda di Edge AI cresce ulteriormente, poiché le aziende vorrebbero elaborare e analizzare i propri dati al confine tra il punto di raccolta dati effettivo e l'invio di tali dati a data center remoti. Riduce il tempo necessario per ottenere informazioni basate sull'intelligenza artificiale e rende quindi il sistema più efficiente nel suo complesso.

• Secondo l'Unione internazionale delle telecomunicazioni (ITU), il 61% delle società di telecomunicazioni sta integrando l'infrastruttura AI per migliorare l'automazione e il monitoraggio della rete 5G.

• La National Science Foundation (NSF) indica che il 63% degli istituti di ricerca prevede di espandere l'infrastruttura di intelligenza artificiale per simulazioni scientifiche collaborative.

Le preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati ostacolano il potenziale di crescita del mercato

Sfida

La dipendenza dell'infrastruttura IA da enormi set di dati per l'addestramento, l'inferenza e l'esecuzione ha suscitato preoccupazioni riguardo alla sicurezza e alla privacy dei dati come sfide principali nel mercato. La prima linea di fronte a questi attacchi sono le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale che verrebbero introdotte per alcune delle aree più sensibili, come la finanza, la sanità e le operazioni governative. Le applicazioni in queste aree richiedono solitamente la raccolta e l'elaborazione di una grande quantità di informazioni personali e dati sensibili. Tali informazioni possono anche rendere queste applicazioni i bersagli principali di attacchi informatici e violazioni dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale verrebbero anche presi di mira per attacchi avversari, ovunque l'avversario insegni il modello di intelligenza artificiale con input deliberatamente fuorvianti per produrre previsioni errate o distorte. Inoltre, le normative globali, come il GDPR in Europa e il CCPA negli Stati Uniti, forniscono linee guida rigorose su come i sistemi di intelligenza artificiale raccolgono, archiviano ed elaborano i dati degli utenti.

• Secondo il Government Accountability Office (GAO) degli Stati Uniti, il 57% delle iniziative di IA incontra difficoltà nell'integrare i sistemi IT legacy con le moderne infrastrutture di IA.

• L'Alleanza europea per l'intelligenza artificiale riferisce che il 52% delle organizzazioni deve affrontare sfide legate alla sicurezza informatica e alla privacy dei dati durante l'implementazione dell'infrastruttura AI.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO DELLE INFRASTRUTTURE AI

• America del Nord

Il Nord America rimane il leader nelle infrastrutture di intelligenza artificiale grazie al solido supporto tecnologico, all'adozione tempestiva della tecnologia di intelligenza artificiale e agli investimenti significativi da parte delle grandi aziende tecnologiche. I fornitori di infrastrutture AI nella regione includono NVIDIA, Google, Microsoft, IBM e Amazon, tutti impegnati in innovazioni nell'hardware AI, soluzioni AI basate su cloud e automazione basata sull'intelligenza artificiale. L'importanza del mercato delle infrastrutture AI degli Stati Uniti risiede anche nell'influenzare gli sviluppi dell'IA globale attraverso l'innovazione guidata da investimenti sia del settore federale che di quello privato. I giganti del cloud statunitense AWS, Google Cloud e Microsoft Azure creano capacità di intelligenza artificiale costruendo data center ottimizzati per l'intelligenza artificiale e processori specifici per l'intelligenza artificiale.

• Europa

L'Europa è sulla buona strada per diventare un attore importante nel mercato delle infrastrutture di IA, supportata da forti finanziamenti governativi, ricerca e innovazione per l'adozione etica dell'IA. La legge dell'UE che regolamenta l'IA è stata proattiva nel garantire che l'infrastruttura dell'IA fosse sviluppata e utilizzata in modo etico e responsabile. Germania, Regno Unito e Francia guidano gli investimenti nell'intelligenza artificialeautomobilistico, servizi finanziari, sanità e produzione. In Germania, l'attenzione è rivolta principalmente all'automazione industriale basata sull'intelligenza artificiale e alla produzione intelligente che utilizza l'infrastruttura dell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza negli impianti di produzione.

• Asia

L'Asia è attualmente in uno stato di crescita senza precedenti della quota di mercato delle infrastrutture IA, alimentata dal sostegno del governo, da fiorenti startup IA e dalla spesa agglomerata nei settori abilitati all'IA. La ricerca, lo sviluppo e la commercializzazione dell'intelligenza artificiale sono guidati da Cina, India e Giappone. Secondo i rapporti del 2015, la Cina sarebbe il principale leader mondiale nella spinta dell'intelligenza artificiale verso l'automazione e le città intelligenti, insieme ai sistemi di sorveglianza basati sull'intelligenza artificiale. Il governo cinese ha fornito sostegno attraverso finanziamenti e varie politiche che hanno consentito l'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale e sviluppato l'infrastruttura necessaria per la produzione di chip di intelligenza artificiale e il cloud computing, espandendo così il mercato. L'India sta inoltre emergendo rapidamente come hub di innovazione dell'IA con le principali aziende IT come TCS, Infosys e Wipro che ora aggiungono l'intelligenza artificiale moderna alle loro soluzioni aziendali, servizi cloud e strutture di automazione abilitate all'intelligenza artificiale. Il governo indiano si sta concentrando anche sulla ricerca sull'intelligenza artificiale relativa all'assistenza sanitaria, all'agricoltura e alla governance.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

I principali attori del settore guidano la crescita del mercato globale delle infrastrutture AI attraverso l'innovazione.

Innovazioni e partnership, inclusi altri progressi hardware specifici dell'intelligenza artificiale, stanno ora guidando la crescita dell'infrastruttura AI tra le aziende leader del settore. Tutti riguardano Xilinx, IBM, Cisco, Nutanix, Pure Storage e AMD, che investono nei rispettivi acceleratori di intelligenza artificiale, soluzioni di intelligenza artificiale basate su cloud e framework di deep learning. Tali aziende contribuiscono in modo eccezionale alla scalabilità, alle prestazioni e alla portata dell'infrastruttura AI in diversi settori.

• Google: fornisce servizi di infrastruttura AI a oltre il 62% delle startup AI globali attraverso le soluzioni AI di Google Cloud.

• Xilinx: fornisce soluzioni di accelerazione AI basate su FPGA a oltre il 65% dei fornitori globali di hardware AI.

Elenco delle principali società di infrastrutture IA

• IBM (United States)
• Cisco (United States)
• Nutanix (United States)
• Pure Storage (United States)
• Advanced Micro Devices (AMD) (United States)

SVILUPPI CHIAVE DEL SETTORE

Gli sviluppi chiave del settore migliorano la crescita del mercato globale delle infrastrutture AI attraverso l'innovazione.

Giugno 2022: Advanced Micro Devices (AMD) ha rivoluzionato il mercato delle infrastrutture AI con il rilascio degli acceleratori AI della serie Instinct MI200. Questo prodotto aveva lo scopo di competere con i chip AI di NVIDIA. La serie MI200 è stata progettata per sovraperformare quando si tratta di training di modelli AI e deep learning nei carichi di lavoro HPC. Questi acceleratori di intelligenza artificiale sono stati progettati per elaborare rapidamente i dati, consentendo alle aziende di semplificare la scalabilità delle applicazioni di intelligenza artificiale in base alle loro esigenze.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

Questo rapporto di ricerca esamina la segmentazione del mercato utilizzando metodi sia quantitativi che qualitativi per fornire un'analisi approfondita che valuti anche l'influenza delle prospettive strategiche e finanziarie sul mercato. Inoltre, le valutazioni regionali del rapporto considerano le forze dominanti della domanda e dell'offerta che influiscono sulla crescita del mercato. Il panorama competitivo è dettagliato meticolosamente, comprese le quote di importanti concorrenti sul mercato. Il rapporto incorpora tecniche di ricerca, metodologie e strategie chiave non convenzionali adattate al periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre informazioni preziose e complete sulle dinamiche del mercato in modo professionale e comprensibile.